面板数据工具变量法和修正异方差、序列相关

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求教斑竹和各位大侠：

             下面是用了三个模型：固定效应、随机效应、工具变量法，第（4）使用了一个综合的处理方法：xtscc 命令来解决异方差、序列相关以及截面相关问题。

因学艺不精，不知道主要报告解释那个结果？ (3) 工具变量法还是(4)fe_scc ，纠结的原因是有两个变量的符号截然相反，已用不同颜色标出。

       多谢指教。

---------------------------------------------------------------------------
                      (1)             (2)             (3)             (4)   
                       fe              re           fe_iv          fe_scc   
----------------------------------------------------------------------------
rtp                 0.098           0.103           0.152**         0.098**
                   (1.09)          (1.20)          (2.41)          (2.47)   

paa                -6.840***       -7.308***                       -6.840***
                  (-4.53)         (-5.97)                         (-8.61)   

tpr                 0.617***        0.412***        0.240**         0.617**
                   (3.77)          (3.01)          (2.18)          (2.35)   

er                 -0.000**        -0.000          -0.000          -0.000**
                  (-2.16)         (-1.18)         (-0.46)         (-2.36)   

ca                  0.001           0.000                           0.001***
                   (1.38)          (0.03)                          (5.85)   

tar                 0.079           0.043          -0.181**         0.079   
                   (0.67)          (0.37)         (-2.47)          (1.02)   

pi                  0.104          -0.137          -1.004*          0.104   
                   (0.12)         (-0.16)         (-1.74)             (0.17)   

lag_paa                                            -3.251***               
                                                  (-3.26)                  

lag_ca                                              0.000*                  
                                                   (1.71)                  

_cons               0.701***        0.814***        0.738***        0.701***
                   (8.68)         (10.76)         (13.88)          (9.43)

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关键词：工具变量法 工具变量 序列相关 面板数据 异方差 模型

不显著的就尽量不要看了！ 显著的，而且符号符合您个人的预期，那就说的通。
此外，其它模型不也是不显著，而且符号也相反吗？
从您的报表结果来看，似乎工具变量法是可取的。
如果是就我个人来说，我会以模型三为主要结果。

然而，工具变量法，最常被批判的是，工具变数有问题，建议您个人要把工具变数说地很有道理，
而且无论从直觉或从检定本身来说，都说明这个工具变数很棒。

最后，如果第三个模型是很棒的，那么批判其它模型，可以说，可能是没有考虑工具变数，
造成估计有偏颇，再者，也可以进一步点出，其它模型缺乏内生的考量。

祝 研安 与 顺心

2# h3327156

请教：用工具变量法，解决掉内生性问题后，还需要处理异方差和序列相关性问题？如需要，怎么处理啊？

坦白说，我很弱。您的问题很难…
特别是当，您用的是xt…
而且还期待解决掉内生…进而连异方差和序列相关性问题一并解决…

大部份的模型发展，都尽量不违背经济思惟中"简化"…
或者说，喜欢单纯吧！ 一次引入太多，我们实在很难在混沌中找到某种规律，况且它稍纵即逝…

首先，请问内生的成因是什么？ 特别当资料型态是xt时，内生的成因会变地更复杂。
就我个人浅薄的知识，当序列相关或异方差存在，不严谨地说，这也可能是内生的缘故。

我个人觉得您先不要想那么多，先确定工具变数法使用后，
进一步观察，是否具有异方差和序列相关性问题，如果有，才须要进一步探索，
而这也是比较难的部份，坦白说，我不会啦！
我只见过，要嘛单针对异方差的，或者单针对序列相关的，
【好像是WLS或GLS，此外像AR(1)引入的动态模型，GMM等】
不过，我相信许多比我高竿的人，这应该算不了什么，会基本的，在工具变数后，再对症下药即可。

祝 好运

学习了